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卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么
如题所述
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推荐答案 2017-09-29
卷积神经网络是深度神经网络中的一种,深度神经网络还有DBN,RBN,AD等,deeplearning tutorial 是个很不错的东西,还有百度余凯教授的一些论文,csdn的一些博客还不错。还有一些框架theano,caffe等都是挺有用的,目前只看了theano,但听说企业都是用caffe
作者:尹川东
来源:知乎
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卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么
答:
而
深度学习
中最著名的
卷积神经网络
CNN,在原来多层
神经网络的
基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- ... -- 隐藏层 -输出...
CNN(
卷积神经网络
)、RNN(循环神经网络)、DNN(
深度神经网络
)的内部网 ...
答:
1、DNN:存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求,就出现了另一种
神经网络
结构——循环神经网络RNN。2、CNN:每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被称为前...
DNN、RNN、CNN分别
是什么
意思?
答:
RNN(循环神经网络),一类用于处理序列数据的神经网络,
RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接
。从广义上来说,DNN被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,深度神经网络DNN融合了多种已知的结构,包含卷积层或LSTM单元,特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或...
神经网络和深度神经网络的区别
答:
网络结构。深度学习中的深度神经网络(如卷积神经网络,CNN)和传统神经网络相比,
一个重要的区别是前者具有更深的网络结构
。传统神经网络通常只有输入层、隐藏层和输出层,而深度神经网络在此基础上增加了更多的隐藏层,从而可以以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,并精确实现任意有限训练样本集。
一文看懂四种基本的
神经网络
架构
答:
卷积神经网络与
普通
神经网络的区别
在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就...
CNN、RNN、DNN的内部
网络
结构
有什么区别
?
答:
1、从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的
深度神经网络
DNN,往往融合了多种已知的结构,包括
卷积
层或是LSTM单元。2、RNN(循环神经网络),一类用于处理序列数据的神经网络,RNN最大
的不同
之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。
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